論文の概要: Bridging the Culture Gap: A Framework for LLM-Driven Socio-Cultural Localization of Math Word Problems in Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14913v3
• Date: Tue, 07 Oct 2025 09:29:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:21.190087
• Title: Bridging the Culture Gap: A Framework for LLM-Driven Socio-Cultural Localization of Math Word Problems in Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: 文化ギャップのブリッジ:低リソース言語におけるLLM駆動型社会-文化-数学語問題の局所化のためのフレームワーク
• Authors: Israel Abebe Azime, Tadesse Destaw Belay, Dietrich Klakow, Philipp Slusallek, Anshuman Chhabra,
• Abstract要約: 本稿では,英語以外の言語における数学語問題における文化的ローカライゼーションの枠組みを紹介する。 翻訳されたベンチマークは、適切な社会文化的文脈下で真の多言語数学能力を曖昧にすることができる。 我々のフレームワークは、英語中心のエンティティバイアスを緩和し、ネイティブエンティティが様々な言語にまたがって導入されるときの堅牢性を改善するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.87800105020907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated significant capabilities in solving mathematical problems expressed in natural language. However, multilingual and culturally-grounded mathematical reasoning in low-resource languages lags behind English due to the scarcity of socio-cultural task datasets that reflect accurate native entities such as person names, organization names, and currencies. Existing multilingual benchmarks are predominantly produced via translation and typically retain English-centric entities, owing to the high cost associated with human annotater-based localization. Moreover, automated localization tools are limited, and hence, truly localized datasets remain scarce. To bridge this gap, we introduce a framework for LLM-driven cultural localization of math word problems that automatically constructs datasets with native names, organizations, and currencies from existing sources. We find that translated benchmarks can obscure true multilingual math ability under appropriate socio-cultural contexts. Through extensive experiments, we also show that our framework can help mitigate English-centric entity bias and improves robustness when native entities are introduced across various languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、自然言語で表される数学的問題を解く上で重要な能力を示している。 しかし、人名、組織名、通貨などの正確なネイティブエンティティを反映した社会文化的タスクデータセットが不足しているため、低リソース言語における多言語および文化的な数学的推論は英語より遅れている。 既存の多言語ベンチマークは主に翻訳によって作成され、典型的には英語中心のエンティティを保持する。 さらに、自動ローカライゼーションツールは限定的であるため、真のローカライズされたデータセットは依然として不足している。 このギャップを埋めるために,我々は,LLMによる数学用語の問題の文化的ローカライズのためのフレームワークを導入する。 翻訳されたベンチマークは、適切な社会文化的文脈下で真の多言語数学能力を曖昧にすることができる。 広範な実験を通じて、我々のフレームワークは、英語中心のエンティティバイアスを緩和し、ネイティブエンティティが様々な言語にまたがって導入されるときのロバスト性を向上させることも示している。

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